Processing

Please wait...

Settings

Settings

1. WO2020001106 - CLASSIFICATION MODEL TRAINING METHOD AND STORE CLASSIFICATION METHOD AND DEVICE

Publication Number WO/2020/001106
Publication Date 02.01.2020
International Application No. PCT/CN2019/080022
International Filing Date 28.03.2019
IPC
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62
Methods or arrangements for recognition using electronic means
G06K 9/62 (2006.01)
CPC
G06K 9/6256
G06K 9/627
Applicants
  • 阿里巴巴集团控股有限公司 ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED; 开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱 Fourth Floor, One Capital Place, P.O. Box 847, George Town, Grand Cayman, KY
Inventors
  • 谢仁强 XIE, Renqiang; CN
  • 马书超 MA, Shuchao; CN
Agents
  • 北京博思佳知识产权代理有限公司 BEIJING BESTIPR INTELLECTUAL PROPERTY LAW CORPORATION; 中国北京市 海淀区上地三街9号嘉华大厦B座409 Room 409, Tower B, Ka Wah Building, No.9 Shangdi 3rd Street Haidian District Beijing 100085, CN
Priority Data
201810662702.425.06.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) CLASSIFICATION MODEL TRAINING METHOD AND STORE CLASSIFICATION METHOD AND DEVICE
(FR) PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE DE MODÈLE DE CLASSIFICATION, ET PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE CLASSIFICATION DE MÉMOIRES
(ZH) 分类模型的训练方法、店铺分类的方法及装置
Abstract
(EN)
A classification model training method and a store classification method and device. During the training of a classification model, store information corresponding to a selected store sample comprises review information. The store information is used to extract features of the store sample, the features comprising: a first feature obtained at least on the basis of a time-related attribute of the review information; and a second feature determined on the basis of a semantic description comprised in the review information and related to the existence or non-existence of the store. When the trained classification model is used to perform store classification, features extracted from stores to be classified also comprise the first feature and the second feature. In this way, internet data can be fully utilized to improve the effectiveness of store classification.
(FR)
L'invention concerne un procédé d'apprentissage de modèle de classification, ainsi qu'un procédé et un dispositif de classification de mémoires. Au cours de l'apprentissage d'un modèle de classification, des informations de mémoire correspondant à un échantillon de mémoire sélectionné comprennent des informations d'analyse. Les informations de mémoire sont utilisées pour extraire des caractéristiques de l'échantillon de mémoire, les caractéristiques comprenant : une première caractéristique obtenue au moins d’après un attribut temporel des informations d’analyse ; et une seconde caractéristique déterminée d’après une description sémantique comprise dans les informations d’analyse et relative à l'existence ou à la non-existence de la mémoire. Lorsque le modèle de classification appris est utilisé pour effectuer une classification de magasin, les caractéristiques extraites des mémoires à classer comprennent également la première caractéristique et la seconde caractéristique. De cette manière, les données Internet peuvent être pleinement exploitées pour améliorer l'efficacité de classification de mémoires.
(ZH)
一种分类模型的训练方法、店铺分类的方法和装置,其在训练分类模型时,所选择的店铺样本对应的店铺信息包括评论信息,通过店铺信息提取店铺样本的特征包括至少基于评论信息的时间相关属性而获取的第一特征,以及基于评论信息中包含的与店铺真实性相关的语义描述而确定的第二特征。在利用训练的分类模型对店铺分类时,所提取的待分类店铺的特征同样包括上述第一特征和第二特征。如此,可以充分利用互联网数据,提高店铺分类的有效性。
Latest bibliographic data on file with the International Bureau